结构方程模型(SEM)到底有多厉害?

技术百科 admin 发布时间:2024-04-15 浏览:16 次

什么是结构方程模型?

结构方程模型是高级定量方法中最常见的统计方法之一。在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。结构方程弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具。

结构方程模型到底有多厉害?

从国际发文来看:美国著名统计学大师Babin和Hair通过追踪美国顶尖期刊投审稿及发表情况得出结论:使用结构方程模型(SEM)能够提升论文质量和评审专家得推荐力度,增加发表概率。

2015—2017年SEM及SPSS国际发文对比图

从国内发文来看,近几年来,SEM(结构方程模型,红线)的发文量与SPSS(蓝线)基本持平,且自2017年下半年以来,SEM已经超过SPSS,呈明显上升的趋势。许多研究者,都已经悄然在用SEM占据自己的学术地位。

2015—2017年SEM及SPSS国内发文对比图

(以上资料来自搜狐平台)

如何选择结构方程模型软件?

处理结构方程模型的软件有不少,常见的有Amos、MPlus、Lisrel等。其中Amos无需编程,均为图像编辑,并且与SPSS互联,可以处理潜变量、模型的整体拟态检验、多群组分析等,操作比较简便、易学;Mplus功能最全面,使用的是语法程序,相对Amos而言,操作上更为复杂一些,可处理潜变量的调节、中介、阶层线性、混合模型等。

如何高效率学习结构方程模型?

现在市面上关于“结构方程模型”的视频课程成千上万,想要全部都学习,却又没有那个时间和精力。学术志联合张伟豪量化学院耗时半年倾力打造一套《社会统计学进阶:潜变量分析》课程,涵盖Amos\Mplus(建议二选一)及PLS,从入门到精通,让你在学习结构方程模型的路上,少走弯路!量化研究万千课程一生只需这一套!

课程亮点

▲一次订阅,永久回放

▲统计亚洲一哥坐镇,内容通俗易懂

▲课程内容由浅到深,层层攻破核心难题

▲统计学成长体系:告别乱、散、碎

主讲老师介绍

张伟豪老师,曾担任SPSS软体公司资深顾问,现任张伟豪量化学院院长,北京巨大量化科技有限公司董事长,同时亦为三星统计服务有限公司执行长,并担任首席资料分析师和首席培训师,人称「统计亚洲一哥」、「统计黑杰克」,专门解决统计疑难杂症。

精通多种资料分析应用技术,擅长各种统计方法课程教学,尤以结构方程模型(SEM, Structural Equation Modeling)为最。处理资料分析案例上千件,组织和应邀统计学培训讲座数百场。因其资深的专业背景、精湛的分析技术、深入浅出的讲授以及幽默诙谐的课堂风格,广受大陆和台湾师生的喜爱。

说明:潜变量分析分为:潜变量分析(Amos\PLS)与潜变量分析(Mplus\PLS),建议二选一即可。

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社会统计学进阶:

潜变量分析(Amos\PLS)

课程介绍:

本课程内容是针对刚入SEM领域或对SEM仍不熟悉的学员而设计,一开始先建立SEM的基本概念,并以AMOS软件做为操作分析的软件,让研究者可以快速熟悉AMOS的详细操作。接下来进行验证式因素分析(Confirmatory factor analysis, CFA)的各种状况的处理,包含一阶及二阶CFA分析并执行出SEM完整模型,最后报表的解读及模型拟合度指针的要求及呈现。

本课程采用AMOS分析主要是AMOS软件是以图像式的方式来学习SEM,且软件操作非常具有亲和力,软件更设计了许多防呆功能,当绘图错误时,会马上提出警示,并建议修正方法,因此对SEM不熟的人会比较容易入门,而且也比较不会忘记。

适合对象:

√已熟悉基本统计分析并有进阶统计分析需求者

√想了解潜变量的研究者

课程目录:

Amos 软件操作

一、SEM的基本概念

1. 什么是SEM

2. 为何是SEM

3. SEM术语与符号

4. 学习SEM前必须知道的五件事

5. 潜变量VS观察变量

6. SEM常见的模型

二、Amos软件操作

1. Amos分析步骤2. 观察变量-路径模型/Amos OV-path model3. 观察变量-回归模型/Amos OV-regression model4. 潜变量-路径模型Amos LV- path model5. Amos 模型拟合度Amos model fit6. Amos 图形美化7. Amos 图形输出8. Amos 分析及界面属性

三、SEM实务上的重点

1. SEM估计参数设定原则2. CFA分析实务

四、测量模型与结构模型

1. AMOS验证式因素分析(CFA)2. AMOS信度、收敛效度、区别效度3. AMOS一阶SEM4. AMOS二阶CFA5. AMOS二阶SEM

五、协方差矩阵数据分析

1. AMOS协方差矩阵输入2. AMOS协方差矩阵SEM分析

六、Amos进阶

1. 缺失值(上)2. 缺失值(下)3. 多元正态与极端值4. 拟合度修正5. 自助法(bootstrap)6. SEM二阶段准则7. 共线性的影响8. 共线性的处理9. 构面单一指标10. 项目打包11. 顺序尺度的处理12. 统计检定力(power)13. Power及样本量计算14. 模型探索15. SEM报告的准则

七、Amos应用(中介与调节)

1. 中介变量的原理说明2. 中介变量的重要性3. 传统的中介变量检验方法4. 21世纪中介变量检验方法5. 蒙地卡罗模拟(MC)6. 二因子无因果中介变量7. 特定的间接效果评估8. 二因子因果中介变量(远程中介)9. 中介效果样本数需求10. 调节的定义及实务意涵11. 观察变量的调节效果(上)12. 观察变量的调节效果(中)13. 观察变量的调节效果(下)14. 潜变量的调节效果分析(调节变量为类别变量)15. 潜变量的调节效果分析(调节变量为潜变量)16. 潜变量的调节效果分析(调节变量为潜变量-example)17. 中介效果的调节效果18. 三种中介的调节效果检验方法

八、多群组

1. 什么是多群组的SEM分析2. 测量工具因素恒等性013. 测量工具因素恒等性024. 测量工具因素恒等性035. 测量工具因素恒等性046. 结构模型恒等性7. 潜变量平均值比较8. 模型稳定度—交叉评估(Cross-Validation)

九、潜在成长模型(LGM)

1. 浅谈潜在成长模型2. 认识潜在成长模型3. 潜在成长模型参数估计4. 无条件潜在成长模型设定5. 基本LGM估计流程6. 非线性潜在成长模型7. 非线性潜在成长模型-28. 条件式潜在成长模型9. 多变量潜在成长模型绘图示范10. 潜在成长模型范例

Pls(偏最小二乘法)软件操作

一、Pls(偏最小二乘法)

1. 偏最小二乘法(PLS)第二代统计学2. 开始绘制模型3. 图形调整及美化4. 数据缺失值处理5. 偏最小二乘法(PLS)原理6. PLS的优势7. PLS 与SEM的异同8. 反映型与形成型指标9. 信、效度与结构效度(上)10. 信、效度与结构效度(下)11. PLS 分析报告

二、PLS实务应用操作

1. 高阶测量模型分析2. 中介与调节的应用3. 调节的应用4. 多群组比较5. 共同方法偏差(CMB)

社会统计学进阶:

潜变量分析(Mplus\PLS) 课程介绍:本课程内容是针对刚入SEM领域或对SEM仍不熟悉的老师而设计,一开始先建立SEM的基本概念,并以MPLUS软件做为操作分析的软件,让研究者可以快速熟悉MPLUS的详细操作。接下来进行验证式因素分析(Confirmatory factor analysis, CFA)的各种状况的处理,包含一阶及二阶CFA分析并执行出SEM完整模型,最后报表的解读及模型拟合度指针的要求及呈现。本课程采MPLUS分析主要是MPLUS软件是使用语法分析,而想对SEM的理论基础有更深入的了解,可学习语法的撰写,因语法撰写更不易产生错误,也更能藉由学习语法编程一探SEM的奥秘。适合对象:√已熟悉基本统计分析并有进阶统计分析需求者√想了解潜变量的研究者课程目录:一、SEM的基本概念

1. 什么是SEM

2. 为何是SEM

3.SEM术语与符号

4.学习SEM前必须知道的五件事

5.潜变量VS观察变量

6.SEM常见的模型

二、Mplus操作篇

1. A Step by Step Guide to Data Analysis Using Mplus

2. Mplus操作篇

3.Mplus常用指令直接

4.Observed Variable model-Regression Model Path model

5.路径分析

6.Latent Variable model-CFA and SEM

7.验证式因素分析

8. 一阶CA分析时常见的问题

9.信度与收敛效度

10.区别效度Fornell and Larcker critiria

11.一阶SEM分析及报告

12.二(高)模型

13.二阶SEM分析与报告

14.模型拟合度修正

15.协方差矩阵分析

三、中介

1.中介与调节模型

2.简单中介模型

3.远程(链式)中介模型

4.多重(并联)中介模型

5.简单调节模型

6.调节变量为潜变量

7.双调节变量模型

8.双调节变量有交互作用模型

9.中介的调节变量模型

10.中介的调节(连续)效果

四、调节

1.Mplus观察变量绘图(1)

2.Mplus观察变量绘图(2)

3.Mplus观察变量绘图(3)

4.进阶调节变量绘图

五、MLM基本认识

1.为什么需要多层次分析

2.MLM基本认识

3.MLM的参数估计

六、MPlus multilevel 语法介绍

1. Mpus Multilevel 语法介绍

2.Multievel 六大模型、随机方差模型(空模型)

3.截距模型及完整模型

七、数据整理及计算R WGJ八、范例

1. EX2模型完整分析

2. EX3模型完整分析

九、共同方法偏误

1. 什么是共同方法偏误

2. 共同方法偏误不同的观点

3.CMB的检测

4.验证因子分析法(CFAmethod)

5.潜变量方法效应估计(ULMC)

6.标记变量法(maker variable)

7.CMB修正

十、恒等性分析

1.MPlus多群组恒等性检验

2.测量工具因素恒等性分析测量

3.测量工具因素恒等性(一阶CFA)

4.测量供具因素恒等性(一阶CFA)范例2

5.结构模型恒等性分析

6.交叉评估(Cross-validation)

Pls(偏最小二乘法)软件操作一、Pls(偏最小二乘法)

1. 偏最小二乘法(PLS)第二代统计学

2. 开始绘制模型

3. 图形调整及美化

4. 数据缺失值处理

5. 偏最小二乘法(PLS)原理

6. PLS的优势

7. PLS 与SEM的异同

8. 反映型与形成型指标

9. 信、效度与结构效度(上)

10. 信、效度与结构效度(下)

11. PLS 分析报告

二、PLS实务应用操作

1. 高阶测量模型分析

2. 中介与调节的应用

3. 调节的应用

4. 多群组比较

5. 共同方法偏差(CMB)

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